Simulation Of Physical Systems Using Multiscale Methods: From Ab Initio Methods To Finite Difference

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Los métodos multiescala son esenciales para simular sistemas físicos complejos que involucran fenómenos que ocurren en una amplia variedad de escalas espaciales y temporales. Estas técnicas integran diferentes enfoques computacionales para abordar tanto el comportamiento microscópico (cuántico o atomístico) como el macroscópico (continuo) de un sistema. Esta descripción general explora cómo las simulaciones multiescala logran conectar los métodos ab initio a escala atómica con los métodos de diferencias finitas a escala macroscópica, proporcionando una comprensión integral de los sistemas físicos complejos

Misión

El Semillero de Estudio en Simulación de Sistemas Físicos mediante Métodos Multiescala tiene como misión formar a estudiantes de pregrado en Física, dotándolos de herramientas teóricas y computacionales que les permitan abordar sistemas físicos complejos. A través de un enfoque que integra métodos desde el nivel microscópico (ab initio) hasta el macroscópico (diferencias finitas), buscamos desarrollar en los estudiantes habilidades de análisis multiescala, promoviendo una comprensión profunda y práctica de los fenómenos físicos en múltiples escalas espaciales y temporales.

Visión

Ser un referente académico a nivel local y nacional en la formación de físicos con un enfoque sólido en la simulación multiescala de sistemas físicos. Aspiramos a que nuestros estudiantes apliquen y desarrollen nuevas metodologías que integren enfoques cuánticos y continuos, contribuyendo de manera significativa a la investigación científica y a la solución de problemas complejos en la ciencia y la tecnología.

Objetivo principal

Desarrollar competencias teóricas y prácticas en el modelado y simulación de sistemas físicos mediante técnicas computacionales multiescala, promoviendo la investigación interdisciplinaria entre física, química, ciencia de materiales, e ingeniería.

Objetivos específicos

• Implementar y comparar esquemas numéricos clásicos como Euler, Verlet, Runge-Kutta, diferencias finitas, entre otros.
• Introducir a los participantes en fundamentos teóricos y computacionales de los métodos ab initio
• Introducir a los participantes en fundamentos teóricos y computacionales de los métodos a nivel Mesoescala: Montecarlo,Dinámicas moleculares, entre otros
• Estudiar la conexión entre escalas microscópicas (electrónicas) y macroscópicas (continuas)
• Utilizar herramientas como Quantum ESPRESSO, LAMMPS, Octave, Python y C++ , entre otros para simulaciones.

Líneas de investigación

• Ciencias Básicas
• Física Computacional
• Teoría de Sistemas Complejos
• Ciencias de la Computación
• Ciencias de los Datos
• Dinámica de Sistemas
• Inteligencia Artificial (Ia)

Objetivos de Desarrollo Sostenible

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